DANIEL THEOBALD是自主移動(dòng)機(jī)器人和工作流程協(xié)調(diào)公司美國(guó)Vecna Robotics公司的CEO和創(chuàng)始人。DANIEL 在領(lǐng)導(dǎo)研究科學(xué)家和工程師團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)尖端技術(shù)方面擁有幾十年的經(jīng)驗(yàn)。他擁有67項(xiàng)授權(quán)專(zhuān)利和30多項(xiàng)正在申請(qǐng)的專(zhuān)利。

20多年來(lái)，DANIEL 一直站在機(jī)器人技術(shù)的前沿，與DARPA、DOD、NASA、NIH、USDA和許多其他機(jī)構(gòu)密切合作，推動(dòng)機(jī)器人和人工智能軟件的使用，以改善供應(yīng)鏈自動(dòng)化。除了創(chuàng)建Vecna機(jī)器人公司外，丹尼爾還共同創(chuàng)建了MassRobotics公司，這是一個(gè)致力于全球機(jī)器人行業(yè)發(fā)展的非營(yíng)利組織。DANIEL 致力于實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)理念：技術(shù)可以被用來(lái)賦予全世界的人們以更充實(shí)的生活。

新十年的開(kāi)始是如何改變企業(yè)對(duì)自動(dòng)化的思考方式的？

隨著自主解決方案在工業(yè)環(huán)境中的擴(kuò)散，當(dāng)務(wù)之急是對(duì)增加的需求作出反應(yīng)，不是把機(jī)器人作為點(diǎn)解決方案來(lái)采用，而是把工作流程作為一個(gè)整體來(lái)看待。我們預(yù)計(jì)，到2025年，50,000個(gè)倉(cāng)庫(kù)將有400萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人。未來(lái)十年，這些機(jī)器人將迅速擴(kuò)展到現(xiàn)實(shí)世界，更重要的是，通過(guò)有效的協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力目標(biāo)。

協(xié)調(diào)考慮到所有可部署代理的實(shí)時(shí)狀態(tài)：自動(dòng)化材料處理設(shè)備的許多形式因素，包括牽引器、托盤(pán)車(chē)、小型機(jī)器人輸送機(jī)、機(jī)器人手臂、手動(dòng)卡車(chē)和人類(lèi)勞動(dòng)力。通過(guò)利用人類(lèi)解決問(wèn)題、抽象推理和創(chuàng)造力的不可替代性，并將其與機(jī)器人解決方案所特有的精確性、效率和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集結(jié)合起來(lái)，倉(cāng)庫(kù)能夠增加整個(gè)過(guò)程，更有效地運(yùn)作，并釋放出自動(dòng)化的全部力量。

在倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)化方面，人工智能將推動(dòng)哪些類(lèi)型的改進(jìn)？

倉(cāng)庫(kù)和配送中心是不斷變化的生態(tài)系統(tǒng)，瓶頸會(huì)導(dǎo)致整個(gè)設(shè)施和下游鏈的延誤的連鎖反應(yīng)。雖然倉(cāng)庫(kù)經(jīng)理和物流專(zhuān)業(yè)人員善于解決問(wèn)題，但他們往往不了解或無(wú)法獲得數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)將幫助他們預(yù)測(cè)，甚至預(yù)測(cè)會(huì)影響其運(yùn)營(yíng)效率的未來(lái)因素。

持續(xù)學(xué)習(xí)是提高倉(cāng)庫(kù)生產(chǎn)力和效率的關(guān)鍵，對(duì)于這樣的應(yīng)用。

跨平臺(tái)的協(xié)調(diào)。協(xié)調(diào)考慮了環(huán)境中來(lái)自多個(gè)制造商的所有自動(dòng)化解決方案。通過(guò)跨平臺(tái)、形式因素和能力的戰(zhàn)略協(xié)調(diào)，協(xié)調(diào)了解誰(shuí)可以工作，需要完成什么任務(wù)，以及如何分配每項(xiàng)工作以確保工作最有效地進(jìn)行。

同步模擬。就像駕駛和導(dǎo)航應(yīng)用程序Waze可以向司機(jī)提出新的路線，人工智能可以向運(yùn)營(yíng)經(jīng)理提出新的工作流程。這些平臺(tái)可以不斷地運(yùn)行模擬，給定實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以找到更有效的方式來(lái)完成所有可用資源的任務(wù)。

預(yù)測(cè)性分析。協(xié)調(diào)引擎與傳統(tǒng)的自動(dòng)化、揀件機(jī)器人、WMS和MES系統(tǒng)集成，以提供全系統(tǒng)的操作視圖。有了這種水平的洞察力，人工智能引擎可以使用預(yù)測(cè)性分析來(lái)實(shí)時(shí)領(lǐng)先于瓶頸問(wèn)題。

持續(xù)改進(jìn)。由人工智能驅(qū)動(dòng)的協(xié)調(diào)引擎可以收集、分析和提供基于數(shù)據(jù)的洞察力，以確保機(jī)器人和任務(wù)分配隨著時(shí)間的推移不斷改進(jìn)。這有助于確保機(jī)器人投資繼續(xù)學(xué)習(xí)特定倉(cāng)庫(kù)設(shè)置的細(xì)微差別，并提供增強(qiáng)的結(jié)果，而不是從第一個(gè)部署日期開(kāi)始就保持不變。

要使人工智能和機(jī)器人的結(jié)合發(fā)揮作用，還有什么其他的關(guān)鍵嗎？

人類(lèi)元素是使人工智能和機(jī)器人發(fā)揮作用的關(guān)鍵。雖然聽(tīng)起來(lái)很反常，但人類(lèi)工人對(duì)包括自主系統(tǒng)在內(nèi)的所有倉(cāng)庫(kù)流程都是必不可少的。在一個(gè)采用人工智能、機(jī)器人和工人的設(shè)施中，每個(gè)人都發(fā)揮著獨(dú)特的作用。

人工智能不斷掃描、尋找和學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，以創(chuàng)造更大的運(yùn)營(yíng)效率，并通過(guò)可穿戴設(shè)備和機(jī)器人與工人溝通，部署他們實(shí)時(shí)解決問(wèn)題。機(jī)器人用于自動(dòng)化常規(guī)的、重復(fù)的、危險(xiǎn)的工作，如生產(chǎn)線旁的補(bǔ)貨、貨架和分期。在人工智能和自動(dòng)化的支持下，人類(lèi)可以將注意力轉(zhuǎn)移到更高價(jià)值的活動(dòng)上，如異常處理和創(chuàng)造性的問(wèn)題解決。

我們已經(jīng)看到，在生產(chǎn)環(huán)境中，Pivotal、我們的人工智能協(xié)調(diào)引擎、自主移動(dòng)機(jī)器人和工人之間的這種任務(wù)分配導(dǎo)致了較高的員工滿(mǎn)意度和參與度。

當(dāng)涉及到自動(dòng)化時(shí)，企業(yè)需要克服的絆腳石是什么？

有時(shí)最困難的部分是開(kāi)始。倉(cāng)庫(kù)、配送中心和生產(chǎn)組織可以通過(guò)從小處開(kāi)始，然后擴(kuò)大他們對(duì)自動(dòng)化的使用來(lái)克服困難。

有幾種方法可以做到這一點(diǎn)。首先是開(kāi)始收集信息，使用實(shí)時(shí)定位服務(wù)（RTLS）來(lái)收集所有機(jī)器人、工人和手動(dòng)設(shè)備的數(shù)據(jù)。我們的客戶(hù)可以收集數(shù)據(jù)，包括資源使用情況、行駛距離、行駛時(shí)間與空閑時(shí)間、死胎、以及通過(guò)設(shè)施的高流量路線。分析這些數(shù)據(jù)是確定改進(jìn)領(lǐng)域的低成本方法，并可用于模擬和評(píng)估多種情況，以確定最佳資源利用和自動(dòng)化組合。了解你的運(yùn)營(yíng)中真正發(fā)生的事情是釋放重大價(jià)值的關(guān)鍵。

第二種開(kāi)始方式是簡(jiǎn)單地在生產(chǎn)環(huán)境中部署一個(gè)小型的機(jī)器人車(chē)隊(duì)，評(píng)估投資回報(bào)率，獲得信心，然后擴(kuò)大規(guī)模并將移動(dòng)機(jī)器人與倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)整合。

雖然我們都知道閑暇時(shí)間可以幫助緩解壓力，但一些有科學(xué)依據(jù)的研究證實(shí)，當(dāng)你花時(shí)間享受辦公室以外的生活時(shí)，你實(shí)際上提高了生產(chǎn)力。你在空閑時(shí)間最喜歡做什么事情？

我喜歡花時(shí)間在加州的家庭農(nóng)場(chǎng)，我們?cè)谀抢镳B(yǎng)山羊和雞，用可持續(xù)的方法種植有機(jī)水果和蔬菜。回到土地上總是一種減壓和保持中心的好方法。